Sneller antibiotica ontdekken met ChatGPT
Dr. César de la Fuente en zijn team zetten nieuwe tools in tegen antimicrobiële resistentie.
"Het is verbazingwekkend om te bedenken hoe weinig we weten en hoeveel er nog te ontdekken valt. Ik probeer dat aan jongeren over te brengen, zodat ze begrijpen dat de toekomst van hen is. We begrijpen vrijwel niets van de wereld, en dat is juist spannend, want daar kan de wetenschap helpen." —Dr. César de la Fuente
"Tools als ChatGPT helpen ons wetenschappelijke ontdekkingen te versnellen. Voor een wetenschapper als ik is het echt een speeltuin."
Een groeiend probleem
De moderne geneeskunde is afhankelijk van effectieve antibiotica, die ons helpen herstellen van alledaagse ziekten, operaties, bevallingen en meer. Er is echter een groeiend probleem: de bacteriën die met antibiotica worden bestreden, zijn veerkrachtig. Hoe vaker we antibiotica tegen ze gebruiken, hoe meer kansen resistente stammen krijgen om dominant te worden. Dit staat bekend als antimicrobiële resistentie (AMR). Elk jaar worden ongeveer 5 miljoen sterfgevallen in verband gebracht met bacteriële AMR. Naar verwachting is dat aantal in 2050 verdubbeld.
Nieuwe antibiotica zijn essentieel in de strijd tegen AMR. De traditionele methode, waarbij wetenschappers in de natuur in aarde, planten en ander organisch materiaal naar actieve moleculen zoeken, kost echter veel tijd en berust sterk op vallen en opstaan. Met tools als ChatGPT en Codex kunnen dr. César de la Fuente en zijn team nieuwe moleculen in de strijd tegen AMR op een vernieuwende en snellere manier opsporen. "We doen alles op digitale snelheid", zegt hij.
"Vaak drink ik een kop koffie en heeft mijn team alweer een heleboel nieuwe moleculen ontdekt die mogelijk het volgende antibioticum worden."
"Ons lab pakt risicovolle projecten aan, maar als het ons lukt, zijn de resultaten verbluffend."
—Marcelo Der Torossian Torres
"Codex is een geweldige copiloot. Als ik iets wil implementeren, kan Codex het binnen een seconde opleveren. Het bespaart me tijd, zodat ik andere dingen kan doen."
—Erik Hartman
"Als experimenteel wetenschapper is het ontwikkelen van een algoritme voor mij een enorme stap. Ik kan Codex gebruiken om een script te schrijven en ervoor te zorgen dat mijn gegevens bij elk experiment op dezelfde manier worden gevisualiseerd."
—Angela Cesaro
Biologie behandelen als code
Een van de grote doorbraken van het de la Fuente Lab is dat het dit probleem als een informatieprobleem behandelt: DNA, de bouwsteen van het leven, is niets meer dan code. Tools als ChatGPT helpen het team algoritmen te bedenken die snel de complexe systemen kunnen doorzoeken die onze wereld bepalen. Zo kunnen ze binnen enkele uren in plaats van jaren nieuwe kandidaat-antibiotica vinden.
"We kunnen nu binnen enkele uren nieuwe antibioticummoleculen ontdekken, in plaats van binnen vijf of zes jaar."
"Met Codex kan iemand die nog nooit heeft geprogrammeerd en de taal van de informatica niet begrijpt, dat nu toch doen."
—Dr. César de la Fuente
Angela maakt in het natlab moleculen om te testen.
ChatGPT is een essentieel onderdeel geworden van de werkwijze van het de la Fuente Lab. "Het is het gezamenlijke brein van het lab geworden. Het weet hoe verschillende teamleden over wetenschap denken, omdat we er veel van onze ideeën in stoppen", zegt dr. de la Fuente. "Het legt echt vast hoe wij denken: hoe we ideeën bedenken, onze vindingrijkheid en wat wij als mensen inbrengen."
Codex heeft barrières weggenomen tussen teamleden, die uiteenlopen van traditionele wetenschappers tot computationeel biologen en machinelearningengineers. "Mensen die vijf jaar geleden alleen een computer zouden hebben aangeraakt om gegevens te analyseren, kunnen nu computationele biologie bedrijven. Ze kunnen algoritmen schrijven om patronen in hun gegevens te herkennen of hun resultaten te visualiseren op manieren die voorheen onmogelijk waren."
"Ons lab is heel divers: we hebben scheikundigen, biologen en informatici. We hebben zoveel talenten die op verschillende gebieden actief zijn."
—Jianing Bai
Een visualisatie van de moleculaire structuren die het de la Fuente Lab op grote schaal doorzoekt.
"AI kan kennis uit verschillende vakgebieden verbinden. Zo kunnen we betere vragen stellen en betere methoden ontwikkelen om zeer moeilijke problemen op te lossen."
—Tianang Leng
"Ik zou mijn werk niet goed doen als we niet probeerden enorme problemen aan te pakken."
De toekomst van antibiotica
De combinatie van menselijke vindingrijkheid en machine-intelligentie helpt een veelbelovende koers voor de geneeskunde uit te stippelen. "Nog maar een paar jaar geleden was ik pessimistisch over ons vermogen om bij te blijven in de wapenwedloop tussen AMR en het vermogen van de mensheid om nieuwe moleculen te bedenken", zegt hij. "Maar sommige systemen die we onlangs met tools als ChatGPT hebben ontwikkeld, geven me nu veel meer hoop dan ik had verwacht." Voor dr. de la Fuente staat alles wat hij doet in dienst van één doel: lijden verminderen en levens redden. "Ik heb mijn hele leven gewacht op tools waarmee we kunnen doen wat we nu doen."
"We hebben gezien dat veel van de moleculen die we hebben ontdekt inderdaad hedendaagse ziekteverwekkers kunnen doden."
—Dr. César de la Fuente
"Stel je een op de computer ontworpen molecuul voor dat levens kan redden. Volgens mij leven wetenschappers voor die momenten waarop je iets ontdekt wat nog nooit iemand in de geschiedenis heeft ontdekt."